In [1]:
# IMPORTAR BIBLIOTECAS
import pandas as pd  # blioteca para tratar dados
import seaborn as sns    # biblioteca de graficos
import matplotlib.pyplot as plt    # sns    # biblioteca de graficos
import plotly.express as px          # sns    # biblioteca de graficos
In [2]:
# Carregar base de dados dos clientes da entidade financeira
df = pd.read_csv("Python_M10_support material.csv", na_values= 'na')
display(df)
id default idade sexo dependentes escolaridade estado_civil salario_anual tipo_cartao meses_de_relacionamento qtd_produtos iteracoes_12m meses_inativo_12m limite_credito valor_transacoes_12m qtd_transacoes_12m
0 768805383 0 45 M 3 ensino medio casado $60K - $80K blue 39 5 3 1 12.691,51 1.144,90 42
1 818770008 0 49 F 5 mestrado solteiro menos que $40K blue 44 6 2 1 8.256,96 1.291,45 33
2 713982108 0 51 M 3 mestrado casado $80K - $120K blue 36 4 0 1 3.418,56 1.887,72 20
3 769911858 0 40 F 4 ensino medio NaN menos que $40K blue 34 3 1 4 3.313,03 1.171,56 20
4 709106358 0 40 M 3 sem educacao formal casado $60K - $80K blue 21 5 0 1 4.716,22 816,08 28
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
10122 772366833 0 50 M 2 mestrado solteiro $40K - $60K blue 40 3 3 2 4.003,91 15.476,26 117
10123 710638233 1 41 M 2 NaN divorciado $40K - $60K blue 25 4 3 2 4.277,04 8.764,88 69
10124 716506083 1 44 F 1 ensino medio casado menos que $40K blue 36 5 4 3 5.409,16 10.291,78 60
10125 717406983 1 30 M 2 mestrado NaN $40K - $60K blue 36 4 3 3 5.281,84 8.395,62 62
10126 714337233 1 43 F 2 mestrado casado menos que $40K silver 25 6 4 2 10.388,80 10.294,96 61

10127 rows × 16 columns

In [3]:
# verificar as informações da base de dados
df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10127 entries, 0 to 10126
Data columns (total 16 columns):
 #   Column                   Non-Null Count  Dtype 
---  ------                   --------------  ----- 
 0   id                       10127 non-null  int64 
 1   default                  10127 non-null  int64 
 2   idade                    10127 non-null  int64 
 3   sexo                     10127 non-null  object
 4   dependentes              10127 non-null  int64 
 5   escolaridade             8608 non-null   object
 6   estado_civil             9378 non-null   object
 7   salario_anual            9015 non-null   object
 8   tipo_cartao              10127 non-null  object
 9   meses_de_relacionamento  10127 non-null  int64 
 10  qtd_produtos             10127 non-null  int64 
 11  iteracoes_12m            10127 non-null  int64 
 12  meses_inativo_12m        10127 non-null  int64 
 13  limite_credito           10127 non-null  object
 14  valor_transacoes_12m     10127 non-null  object
 15  qtd_transacoes_12m       10127 non-null  int64 
dtypes: int64(9), object(7)
memory usage: 1.2+ MB

As colunas escolaridade, estado_civil e salario_anual, estão com dados faltantes. As colubnas limite de credito e valor transações estão formato de object precisa ser alterado para float

In [4]:
# tratar string, limite de credito e valor transações esta como object alterar para float

df["limite_credito"] = df["limite_credito"].apply(lambda valor: float(valor.replace(".", "").replace(",", ".")))
df["valor_transacoes_12m"] = df["valor_transacoes_12m"].apply(lambda valor: float(valor.replace(".", "").replace(",", ".")))
print("-"*60)
df.info()

------------------------------------------------------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10127 entries, 0 to 10126
Data columns (total 16 columns):
 #   Column                   Non-Null Count  Dtype  
---  ------                   --------------  -----  
 0   id                       10127 non-null  int64  
 1   default                  10127 non-null  int64  
 2   idade                    10127 non-null  int64  
 3   sexo                     10127 non-null  object 
 4   dependentes              10127 non-null  int64  
 5   escolaridade             8608 non-null   object 
 6   estado_civil             9378 non-null   object 
 7   salario_anual            9015 non-null   object 
 8   tipo_cartao              10127 non-null  object 
 9   meses_de_relacionamento  10127 non-null  int64  
 10  qtd_produtos             10127 non-null  int64  
 11  iteracoes_12m            10127 non-null  int64  
 12  meses_inativo_12m        10127 non-null  int64  
 13  limite_credito           10127 non-null  float64
 14  valor_transacoes_12m     10127 non-null  float64
 15  qtd_transacoes_12m       10127 non-null  int64  
dtypes: float64(2), int64(9), object(5)
memory usage: 1.2+ MB
In [5]:
# contagem de dados antes da limpeza de valores vazio

print("contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0)")
print(df["default"].value_counts())
print("-"*60)
print("contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0) em porcetagem (%)")
print(df["default"].value_counts(normalize=True).map("{:.1%}".format))
print("-"*60)
print("Quantidade total de clientes com dados para analisar")
print(len(df['id']))
print("-"*60)

contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0)
0    8500
1    1627
Name: default, dtype: int64
------------------------------------------------------------
contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0) em porcetagem (%)
0    83.9%
1    16.1%
Name: default, dtype: object
------------------------------------------------------------
Quantidade total de clientes com dados para analisar
10127
------------------------------------------------------------

Resumo¶

Com tudo é notorio que há um total de dados de 10127 clientes, para analise o foco principal sera a coluna default onde mostra se o cliente é adiplente ou inadimplentes, sendo assim o numero 0 para adiplentes e 1 para inadimplentes. Dos 101227 clientes 8500 sendo 83,9% representa os clientes adiplentes e 1627 contando 16,1% rempresenta os clientes inadimplentes.O intuito é analisar oque tem em comum ou em relação para diminuir esses 16,1% sendo que para entidade finaceira a porcetagem está muito alta e representa uma grande poblema para a empresa.

In [6]:
# valores faltantes
print(df.isnull().sum())
print("-"*60)

id                            0
default                       0
idade                         0
sexo                          0
dependentes                   0
escolaridade               1519
estado_civil                749
salario_anual              1112
tipo_cartao                   0
meses_de_relacionamento       0
qtd_produtos                  0
iteracoes_12m                 0
meses_inativo_12m             0
limite_credito                0
valor_transacoes_12m          0
qtd_transacoes_12m            0
dtype: int64
------------------------------------------------------------
In [7]:
# deletar valores faltantes 
df = df.dropna()
df.info()

# contagem de dados depois da limpeza de valores vazio
print("-"*60)
print("contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0)")
print(df["default"].value_counts())
print("-"*60)
print("contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0) em porcetagem (%)")
print(df["default"].value_counts(normalize=True).map("{:.1%}".format))
print("-"*60)
print("Quantidade total de clientes com dados para analisar")
print(len(df['id']))
print("-"*60)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 7081 entries, 0 to 10126
Data columns (total 16 columns):
 #   Column                   Non-Null Count  Dtype  
---  ------                   --------------  -----  
 0   id                       7081 non-null   int64  
 1   default                  7081 non-null   int64  
 2   idade                    7081 non-null   int64  
 3   sexo                     7081 non-null   object 
 4   dependentes              7081 non-null   int64  
 5   escolaridade             7081 non-null   object 
 6   estado_civil             7081 non-null   object 
 7   salario_anual            7081 non-null   object 
 8   tipo_cartao              7081 non-null   object 
 9   meses_de_relacionamento  7081 non-null   int64  
 10  qtd_produtos             7081 non-null   int64  
 11  iteracoes_12m            7081 non-null   int64  
 12  meses_inativo_12m        7081 non-null   int64  
 13  limite_credito           7081 non-null   float64
 14  valor_transacoes_12m     7081 non-null   float64
 15  qtd_transacoes_12m       7081 non-null   int64  
dtypes: float64(2), int64(9), object(5)
memory usage: 940.4+ KB
------------------------------------------------------------
contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0)
0    5968
1    1113
Name: default, dtype: int64
------------------------------------------------------------
contar numero de inadimplentes (numero 1) e adiplentes (numero 0) em porcetagem (%)
0    84.3%
1    15.7%
Name: default, dtype: object
------------------------------------------------------------
Quantidade total de clientes com dados para analisar
7081
------------------------------------------------------------

Resumo¶

Após a limpeza perdemos cerca de 3046 dados de clientes por valores faltantes, pois iria afetar a analise

In [8]:
# deletar coluna que não tem valor relevante, nesta estapa o numero do id e O sexo é irelevante para analise
df = df.drop(columns=["id", "sexo"])
# Exibir nova base de dados tratada
display(df)
default idade dependentes escolaridade estado_civil salario_anual tipo_cartao meses_de_relacionamento qtd_produtos iteracoes_12m meses_inativo_12m limite_credito valor_transacoes_12m qtd_transacoes_12m
0 0 45 3 ensino medio casado $60K - $80K blue 39 5 3 1 12691.51 1144.90 42
1 0 49 5 mestrado solteiro menos que $40K blue 44 6 2 1 8256.96 1291.45 33
2 0 51 3 mestrado casado $80K - $120K blue 36 4 0 1 3418.56 1887.72 20
4 0 40 3 sem educacao formal casado $60K - $80K blue 21 5 0 1 4716.22 816.08 28
5 0 44 2 mestrado casado $40K - $60K blue 36 3 2 1 4010.69 1088.07 24
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
10120 0 54 1 ensino medio solteiro $60K - $80K blue 34 5 0 2 13940.62 15577.67 114
10121 0 56 1 mestrado solteiro menos que $40K blue 50 4 4 1 3688.95 14596.49 120
10122 0 50 2 mestrado solteiro $40K - $60K blue 40 3 3 2 4003.91 15476.26 117
10124 1 44 1 ensino medio casado menos que $40K blue 36 5 4 3 5409.16 10291.78 60
10126 1 43 2 mestrado casado menos que $40K silver 25 6 4 2 10388.80 10294.96 61

7081 rows × 14 columns

In [9]:
# DADOS estatístico string object
df.select_dtypes('object').describe().transpose()
Out[9]:
count unique top freq
escolaridade 7081 5 mestrado 2591
estado_civil 7081 3 casado 3564
salario_anual 7081 5 menos que $40K 2792
tipo_cartao 7081 4 blue 6598
In [10]:
# dados estatístico numerico
df.select_dtypes('number').describe().transpose()
Out[10]:
count mean std min 25% 50% 75% max
default 7081.0 0.157181 0.363997 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
idade 7081.0 46.347691 8.041225 26.00 41.00 46.00 52.00 73.00
dependentes 7081.0 2.337805 1.291649 0.00 1.00 2.00 3.00 5.00
meses_de_relacionamento 7081.0 35.981359 8.002609 13.00 31.00 36.00 40.00 56.00
qtd_produtos 7081.0 3.819376 1.544444 1.00 3.00 4.00 5.00 6.00
iteracoes_12m 7081.0 2.454456 1.104917 0.00 2.00 2.00 3.00 6.00
meses_inativo_12m 7081.0 2.342607 0.995104 0.00 2.00 2.00 3.00 6.00
limite_credito 7081.0 8493.259524 9126.082105 1438.00 2498.35 4287.22 10729.40 34516.99
valor_transacoes_12m 7081.0 4394.800669 3468.457771 510.16 2089.63 3831.09 4740.51 17995.49
qtd_transacoes_12m 7081.0 64.503319 23.809330 10.00 44.00 67.00 80.00 134.00

Resumo¶

Pode-se analisar no primeiro grafico estatístico informações como quantas variveis tem em cada colunas, a variavel que mais se repete e qual a frequencia que mais se repetiu. No entanto ja no segundo grafico podemos analisar informações como o minimo ou o maximo das variaveis.

In [11]:
# Analise com graficos comparativos com coluna Default contudo essa analise usar apenas os dados dos 7081 clientes.
for coluna in df.columns:
    grafico = px.histogram(df, x=coluna, color="default", text_auto=True, color_discrete_sequence=["blue", "orange"])
    grafico.show()
In [12]:
# Analise com Salario anual
print(df["salario_anual"].value_counts())
print("-"*60)

# Alterar para numero para poder usar na analise
df["salario_anual"] = df["salario_anual"].replace("menos que $40K", "0")
df["salario_anual"] = df["salario_anual"].replace("$40K - $60K", "1")
df["salario_anual"] = df["salario_anual"].replace("$60K - $80K", "2")
df["salario_anual"] = df["salario_anual"].replace("$80K - $120K", "3")
df["salario_anual"] = df["salario_anual"].replace("$120K +", "4")
print(df["salario_anual"].value_counts())

# Passar coluna Salario anual para numero inteiro
df['salario_anual'] = df['salario_anual'].astype(int)
print("-"*60)
df.info()

menos que $40K    2792
$40K - $60K       1412
$80K - $120K      1202
$60K - $80K       1103
$120K +            572
Name: salario_anual, dtype: int64
------------------------------------------------------------
0    2792
1    1412
3    1202
2    1103
4     572
Name: salario_anual, dtype: int64
------------------------------------------------------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 7081 entries, 0 to 10126
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                   Non-Null Count  Dtype  
---  ------                   --------------  -----  
 0   default                  7081 non-null   int64  
 1   idade                    7081 non-null   int64  
 2   dependentes              7081 non-null   int64  
 3   escolaridade             7081 non-null   object 
 4   estado_civil             7081 non-null   object 
 5   salario_anual            7081 non-null   int32  
 6   tipo_cartao              7081 non-null   object 
 7   meses_de_relacionamento  7081 non-null   int64  
 8   qtd_produtos             7081 non-null   int64  
 9   iteracoes_12m            7081 non-null   int64  
 10  meses_inativo_12m        7081 non-null   int64  
 11  limite_credito           7081 non-null   float64
 12  valor_transacoes_12m     7081 non-null   float64
 13  qtd_transacoes_12m       7081 non-null   int64  
dtypes: float64(2), int32(1), int64(8), object(3)
memory usage: 802.1+ KB
In [13]:
# Analise com Estado civil
print(df["estado_civil"].value_counts())
print("-"*60)

# Alterar para numero para poder usar na analise
df["estado_civil"] = df["estado_civil"].replace("casado", "0")
df["estado_civil"] = df["estado_civil"].replace("solteiro", "1")
df["estado_civil"] = df["estado_civil"].replace("divorciado", "2")
print(df["estado_civil"].value_counts())

# Passar coluna Salario anual para numero inteiro
df['estado_civil'] = df['estado_civil'].astype(int)
print("-"*60)
df.info()

casado        3564
solteiro      2948
divorciado     569
Name: estado_civil, dtype: int64
------------------------------------------------------------
0    3564
1    2948
2     569
Name: estado_civil, dtype: int64
------------------------------------------------------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 7081 entries, 0 to 10126
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                   Non-Null Count  Dtype  
---  ------                   --------------  -----  
 0   default                  7081 non-null   int64  
 1   idade                    7081 non-null   int64  
 2   dependentes              7081 non-null   int64  
 3   escolaridade             7081 non-null   object 
 4   estado_civil             7081 non-null   int32  
 5   salario_anual            7081 non-null   int32  
 6   tipo_cartao              7081 non-null   object 
 7   meses_de_relacionamento  7081 non-null   int64  
 8   qtd_produtos             7081 non-null   int64  
 9   iteracoes_12m            7081 non-null   int64  
 10  meses_inativo_12m        7081 non-null   int64  
 11  limite_credito           7081 non-null   float64
 12  valor_transacoes_12m     7081 non-null   float64
 13  qtd_transacoes_12m       7081 non-null   int64  
dtypes: float64(2), int32(2), int64(8), object(2)
memory usage: 774.5+ KB
In [14]:
# analise escolaridade

print(df["escolaridade"].value_counts())
print("-"*60)
df["escolaridade"] = df["escolaridade"].replace("mestrado", "0")
df["escolaridade"] = df["escolaridade"].replace("ensino medio", "1")
df["escolaridade"] = df["escolaridade"].replace("sem educacao formal", "2")
df["escolaridade"] = df["escolaridade"].replace("graduacao", "3")
df["escolaridade"] = df["escolaridade"].replace("doutorado", "4")
print(df["escolaridade"].value_counts())

# Passar coluna Salario anual para numero inteiro
df['escolaridade'] = df['escolaridade'].astype(int)
print("-"*60)
df.info()

mestrado               2591
ensino medio           1653
sem educacao formal    1204
graduacao               844
doutorado               789
Name: escolaridade, dtype: int64
------------------------------------------------------------
0    2591
1    1653
2    1204
3     844
4     789
Name: escolaridade, dtype: int64
------------------------------------------------------------
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 7081 entries, 0 to 10126
Data columns (total 14 columns):
 #   Column                   Non-Null Count  Dtype  
---  ------                   --------------  -----  
 0   default                  7081 non-null   int64  
 1   idade                    7081 non-null   int64  
 2   dependentes              7081 non-null   int64  
 3   escolaridade             7081 non-null   int32  
 4   estado_civil             7081 non-null   int32  
 5   salario_anual            7081 non-null   int32  
 6   tipo_cartao              7081 non-null   object 
 7   meses_de_relacionamento  7081 non-null   int64  
 8   qtd_produtos             7081 non-null   int64  
 9   iteracoes_12m            7081 non-null   int64  
 10  meses_inativo_12m        7081 non-null   int64  
 11  limite_credito           7081 non-null   float64
 12  valor_transacoes_12m     7081 non-null   float64
 13  qtd_transacoes_12m       7081 non-null   int64  
dtypes: float64(2), int32(3), int64(8), object(1)
memory usage: 746.8+ KB
In [15]:
sns.pairplot(df)
plt.show()
In [16]:
# verificar correlação com um mapa de calor

plt.figure(figsize=(15, 10))
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='Oranges')
Out[16]:
<AxesSubplot:>
In [17]:
grafico1 = sns.relplot(x='valor_transacoes_12m', y='qtd_transacoes_12m', data=df, hue='default')
In [18]:
grafico2 = sns.relplot(y='qtd_transacoes_12m', x='meses_de_relacionamento', data=df, hue='default')
In [19]:
grafico3 = sns.relplot(x='qtd_transacoes_12m', y='limite_credito', data=df, hue='default')
In [20]:
grafico4 = sns.relplot(y='salario_anual', x='valor_transacoes_12m', data=df, hue='default')

Conclusão:¶

Grafico 1¶

No grafico 1 podemos notar que quanto maior o valor das transações e quanto mais transações menor a chance de inadimplência.

Grafico 2¶

No grafico 2 nota-se que no intervalo de meses de 25 a 45 nesse intervalo de 30 meses ha um grande numero de inadimplência.

Grafico 3¶

No grafico 3 nos informa que quanto menor o limite de credito mais chance de inadimpência.

Grafico 4¶

Com analise dos salario dos clientes podemos ter uma relação com a inadimplência como por exempo salario menos de 60 k tem a maior probabilidade de ter inadimplência, logo em seguinda de 80 a 120 k.

Essas analises é importe para um mapeamento para uma movimentação precisa para diminuir os 16,10% de inadimplência.